KR20170069526A - 영상 개선 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

영상 개선 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 Download PDF

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KR20170069526A
KR20170069526A KR1020150176844A KR20150176844A KR20170069526A KR 20170069526 A KR20170069526 A KR 20170069526A KR 1020150176844 A KR1020150176844 A KR 1020150176844A KR 20150176844 A KR20150176844 A KR 20150176844A KR 20170069526 A KR20170069526 A KR 20170069526A
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현대자동차주식회사
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Abstract

극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위한 영상 개선 방법 및 그를 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 개시된다.
이를 위해, 본 실시예는 영상으로부터 광원의 노출 정도를 나타낸 광원 노출도를 계산하는 단계, 상기 영상으로부터 추출된 고조도 트랙과 저조도 트랙에 상기 계산된 광원 노출도를 각각 적용하여 제1 전달 함수 및 제2 전달 함수를 생성하는 단계, 상기 생성된 제1 전달 함수를 상기 영상에 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 상기 생성된 제2 전달 함수를 상기 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득하는 단계, 및 상기 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 병합하여 밝기 개선 영상을 획득하는 단계를 포함한다.
이로써, 본 실시예는 전달 함수 생성 기법을 통해 고조도 영역과 저조도 영역 각각의 개선에 특화된 전달 함수가 사용됨으로써, 저조도 영역의 개선 정도가 낮은 기존에 비해 저조도 영역의 효과적인 밝기 개선과 고조도 영역의 온전한 정보 보존이 동시에 달성된다.

Description

영상 개선 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체{IMAGE IMPROVING METHOD AND COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM}
본 실시예는 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위한 영상 개선 방법 및 그를 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
최근, 자동차 산업은 시장 경쟁력 강화를 위해 다양한 전자 기술이 적극적으로 도입되고 있다. 대표적인 사례가 전세계적으로 활발하게 개발되고 있는 스마트카를 들 수 있다.
스마트카에 구현된 전자 기술 중, 컴퓨터 비전 기술은 실제 사람의 눈처럼 운전 중 자동차에 탑재된 카메라를 통해 취득한 영상을 분석함으로써, 운전자가 처한 상황을 인식하고, 인식된 정보를 바탕으로 자동차의 후속 행위에 대한 결정을 내리거나 운전자에게 유용한 정보를 제공한다.
스마트카의 상용화를 위해서는 컴퓨터 비전 기술의 높은 성능과 안정성이 필수적이나, 컴퓨터 비전 기술은 입력 영상의 화질에 따라 성능이 크게 좌우되는 단점을 가지고 있다.
특히, 극저조도 환경에서의 성능 열화 정도가 매우커 안정성 증대를 위해 극저조도 영상의 밝기 개선 기술이 필수적인 전처리 기술로 요구되고 있다.
극저조도 영상의 밝기 개선을 위한 기술은 도 1과 같이 나타낼 수 있는데, 참조부호 1의 영상 기술은 조명장치를 이용하여 극저조도 영상의 밝기를 개선하고 있으며, 참조부호 2의 영상 기술은 촬영시 노출 시간을 다르게 하여 유입된 광량이 상이한 영상들을 획득하고, 각각에 톤매핑을 적용한 결과를 합성하는 방식으로 극저조도의 영상 밝기를 개선한다.
이 경우, 밝기 개선 정도가 높고 복잡도가 낮지만, 정지 영상에 특화되어 있다는 단점이 있었다.
반면, 참조부호 3의 영상 기술은 안개 낀 영상과 반전된 극저조도 영상의 유사성에 착안하여, 반전된 극저조도 영상에 안개 제거 기법을 적용함으로써, 극저조도의 영상 밝기를 개선한다.
이 경우, 밝기 개선 정도는 높지만 복잡도가 높다는 단점이 있었다.
참조부호 4의 영상 기술은 극저조도 영상에도 기본적인 대조비 정보에 포함되어 있으므로, 이들 정보를 효과적으로 활용하여 극저조도 영상의 밝기를 개선한다.
이 경우, 밝기 개선 정도가 높고 복잡도가 낮지만, 조명의 영향을 받는 고조도 영역과 그 외 저조도 영역으로 구분되는 극저조도 영상에서는 밝기 개선 정도가 낮다는 단점이 있었다.
한국등록특허 : 제1553589호(2015.09.10 : 등록일)
본 실시예는 촬영된 영상에서 고조도 영상을 보존하고 저조도 영상을 보상하여 이들을 합성하여 극저조도 영상의 밝기를 개선하는 영상 개선 방법 및 그를 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
하나의 실시예에 따르면, 영상 개선 장치를 통해 촬영된 영상으로부터 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위한 방법으로서, 상기 영상으로부터 광원의 노출 정도를 나타낸 광원 노출도를 계산하는 단계, 상기 영상으로부터 추출된 고조도 트랙과 저조도 트랙에 상기 계산된 광원 노출도를 각각 적용하여 제1 전달 함수 및 제2 전달 함수를 생성하는 단계, 상기 생성된 제1 전달 함수를 상기 영상에 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 상기 생성된 제2 전달 함수를 상기 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득하는 단계, 및 상기 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 병합하여 밝기 개선 영상을 획득하는 단계를 포함하는 영상 개선 방법을 제공한다.
상기 광원 노출도는 상기 블럭 단위의 광원 노출도 및 픽셀 단위의 광원 노출도를 포함할 수 있다.
상기 블럭 단위의 광원 노출도는 하기의 식(1)에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00001
....식(1)
상기 I(i)(x)는 상기 영상으로부터 픽셀 x의 Red, Green 및 Blue 중 i번째 색상 채널의 값이며, Nx는 픽셀 x가 중심인 블록을 나타낸다.
상기 픽셀 단위의 광원 노출도는, 하기의 식(2)에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00002
... 식 (2)
상기 Iv(x)는 상기 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, λ는 반영 비율을 조정하는 계수를 나타낸다.
상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식(3)을 이용하여 상기 고조도 트랙으로부터 고조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
Figure pat00003
... 식 (3)
상기 w(x,q)는 p(x)*p(q)이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타낸다.
상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 식 (3)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제1 전달 함수를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는 하기의 식 (4)를 이용하여 상기 저조도 트랙으로부터 저조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
Figure pat00004
... 식 (4)
상기 w(x,q)는 (1-p(x))*(1-p(q))이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타낸다.
상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 식 (4)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제2 전달 함수를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 밝기 개선 영상을 획득하는 단계는 하기의 식 (5)를 통해 밝기 개선 영상이 획득될 수 있다.
Figure pat00005
.... 식 (5)
상기 IL(x)는 상기 저조도 개선 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, 상기 IH(x)는 상기 고조도 보존 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타낸다.
하나의 실시예에 따르면, 상기 영상 개선 방법 중 어느 하나를 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
하나의 실시예에 따르면, 영상 개선 장치를 통해 촬영된 RGB 영상으로부터 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위한 방법으로서, 상기 RGB 영상으로부터 HSV 영상으로 변환하고, 변환된 HSV 영상에서 V 채널 영상만을 추출하는 단계, 상기 V 채널 영상으로부터 광원의 노출 정도를 나타낸 광원 노출도를 계산하는 단계, 상기 V 채널 영상으로부터 추출된 고조도 트랙과 저조도 트랙에 상기 계산된 광원 노출도를 각각 적용하여 제1 전달 함수 및 제2 전달 함수를 생성하는 단계, 상기 생성된 제1 전달 함수를 상기 V 채널 영상에 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 상기 생성된 제2 전달 함수를 상기 V 채널 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득하는 단계, 및 상기 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 병합하여 상기 V 채널 영상의 밝기 개선 영상을 획득하는 단계를 포함하는 영상 개선 방법을 제공한다.
상기 광원 노출도는 상기 블럭 단위의 광원 노출도 및 픽셀 단위의 광원 노출도를 포함할 수 있다.
상기 블럭 단위의 광원 노출도는 하기의 식(6)에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00006
....식(6)
상기 I(i)(x)는 상기 V 채널 영상으로부터 픽셀 x의 Red, Green 및 Blue 중 i번째 색상 채널의 값이며, Nx는 픽셀 x가 중심인 블록을 나타낸다.
상기 픽셀 단위의 광원 노출도는 하기의 식(7)에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00007
... 식 (7)
상기 Iv(x)는 상기 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, λ는 반영 비율을 조정하는 계수를 나타낸다.
상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식 (8)를 이용하여 상기 고조도 트랙으로부터 고조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계, 상기 식 (8)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계, 및 상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제1 전달 함수를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
Figure pat00008
... 식 (8)
상기 w(x,q)는 p(x)*p(q)이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타낸다.
상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는 상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식 (9)을 이용하여 상기 저조도 트랙으로부터 저조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계, 상기 식 (9)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계, 및 상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제2 전달 함수를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
Figure pat00009
... 식 (9)
상기 w(x,q)는 (1-p(x))*(1-p(q))이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타낸다.
상기 밝기 개선 영상을 획득하는 단계는 하기의 식 (10)을 통해 밝기 개선 영상이 획득될 수 있다.
Figure pat00010
.... 식 (10)
상기 IL(x)는 상기 저조도 개선 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, 상기 IH(x)는 상기 고조도 보존 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타낸다.
하나의 실시예에 따르면, 상기 영상 개선 방법 중 어느 하나를 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
이상과 같이, 본 실시예는 기존 대비 하기와 같은 유익한 장점을 제공한다.
첫번째, 본 실시예는 전달 함수 생성 기법을 통해 고조도 영역과 저조도 영역 각각의 개선에 특화된 전달 함수가 사용됨으로써, 저조도 영역의 개선 정도가 낮은 기존에 비해 저조도 영역의 효과적인 밝기 개선과 고조도 영역의 온전한 정보 보존이 동시에 달성된다.
두번째, 본 실시예는 전달 함수 생성시, 주변 영역에 유사한 밝기 값을 가진 픽셀이 많을 수록 밝기 개선 정도가 크도록 식을 구성하여 잡음에 취약한 기존 기술에 비해 잡음에 강인한 밝기 개선이 가능한 효과가 있다.
세번째, 본 실시예는 픽셀의 밝기 값과 지역적 정보를 함께 고려하여 얻은 광원 노출도를 가중치로 사용함으로써 영역간 경계가 부자연스러운 기존 기술에 비해 저조도와 고조도 영역 간의 경계가 자연스런 효과가 있다.
네번째, 본 실시예는 야간 주행시 밝기가 개선된 보조 영상을 운전자에게 실시간으로 제공함으로써 운전자의 편의성과 안정성이 향상된다.
다섯번째, 본 실시예는 극저조도 환경에서도 안정적인 고화질 영상 취득이 가능하게 되어, 컴퓨터 비전 기술의 안정성이 크게 향상된다.
여섯번째, 컴퓨터 비전 기술의 안정성을 극복하고자, 다양한 하드웨어 장치를 추가 활용하는 기존 기술에 비해, 본 실시예는 이미 차량에 탑재된 카메라를 이용하여 안정성 문제를 극복함으로써 원가 절감 효과가 달성된다.
도 1은 기존의 극저조도 영상을 개선하기 위한 영상 상태를 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 영상 개선 방법의 일례를 나타낸 순서도이다.
도 3은 도 2의 영상 개선 방법을 처리하는 영상 개선 장치의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4 및 도 5는 도 2의 영상 개선 방법의 S120 단계를 보다 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 영상 개선 방법의 다른 일례를 나타낸 순서도이다.
도 7은 도 6의 영상 개선 방법을 처리하는 영상 개선 장치의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8 및 도 9는 도 6의 영상 개선 방법의 S230 단계를 보다 구체적으로 나타낸 순서도이다.
이하의 본 명세서에서 개시되는 접미사인 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
이하의 실시예에서 개시되는 '및/또는'은 열거되는 관련 항목들 중 하나 이상의 항목에 대한 임의의 및 모든 가능한 조합들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 실시예에서 개시되는 "포함하다" 또는 "이루어지다" 등의 용어들은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것으로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 구비하는 것으로 이해되어야 한다.
이하에서는, 실시예들을 통해 적용될 다양한 방법 , 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체들에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.
<영상 개선 방법의 예>
도 2는 일 실시예에 따른 영상 개선 방법의 일례를 나타낸 순서도이고, 도 3은 도 2의 영상 개선 방법을 처리하는 영상 개선 장치의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이며, 도 4 및 도 5는 도 2의 영상 개선 방법의 S120 단계를 보다 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 2 내지 도 5는 도 2를 설명할 때 보조적으로 인용하기로 한다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 영상 개선 방법(S100)은 영상 개선 장치를 통해 촬영된 영상으로부터 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위하여 S110 단계 내지 S140 단계를 포함한다.
영상 개선 장치(100)는 도 3에 도시된 바와 같이 카메라(10)가 설치된 차량(20)에 장착되어 카메라(10)와 연결되거나 카메라(30)가 설치된 이동 단말기와 같은 단말기(40)에 장착되어 카메라(30)와 연결될 수 있다.
그러나, 이에 한정되지 않으며, 밝은 영상이 필요한 단말기 또는 장치라면 본 실시예의 범주안에 포함될 수 있다.
이러한 영상 개선 장치(100)는 이하에서 설명될 영상 개선 방법을 수행하거나 제어하는 프로세서(110, 또는 CPU)와, 상기 프로세서(110)에 의해 처리된 데이터를 저장하는 메모리(120), 입출력 인터페이스(130) 및 카메라 인터페이스(140)와 같은 모듈들을 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 선택적으로 1 개 또는 복수 개의 코어를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이하에서 설명할 영상 개선 방법을 제어하거나 처리하기 위한 동적 프로세서(111) 및 모뎀 프로세서(112)를 집적하여 구성할 수 있다.
동작 프로세서(111)는 주로 OS, 사용자 인터페이스 및 영상 개선 방법을 처리하고, 모뎀 프로세서(112)는 주로 카메라 인터페이스를 처리할 수 있다. 그러나, 모뎀 프로세서는 프로세서(110)에 집적되지 않을 수도 있다.
이러한 프로세서(110)는 명령어들의 세트를 해석하고 실행하는 적어도 하나의 보편적인 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 포함할 수 있다.
메모리(120)는 프로세서(110)에 의해 실행될 명령어 및 정보를 저장하기 위한 저장 공간으로서, DRAM(dynamic random access memory, SDRAM(synchronous DRAM), DDR(double data rate) SDRAM, DDR2 SDRAM, RDRAM(Rambus DRAM)을 포함함), SRAM, DDR RAM, 기타의 랜덤 액세스 솔리드 스테이트 메모리(solid state memory) 장치와 같은 고속 랜덤 액세스 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 그러나 이에 한정되지 않으며, 임의의 기타 타입의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로 이루어질 수도 있다.
이하에서는 전술한 영상 개선 장치(100)의 프로세서(110)를 통해 제어되거나 처리(수행)되는 영상 개선 방법의 S110 단계 내지 S140 단계에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
먼저, S110 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 카메라(10, 30) 등을 이용하여 촬영된 영상을 취득하고, 메모리(120)에 저장할 수 있다.
취득된 영상은 카메라(10,30)로부터 취득되는 것에 한정되지 않으며, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해 입력된 영상을 취득한 것일 수도 있다.
S110 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 저장되거나 취득된 영상으로부터 광원의 노출 정도(노출 확률을)를 나타내는 광원 노출도를 계산할 수 있다. 바람직하게는 픽셀의 밝기값과 지역적 정보를 함께 고려하여 정확도 높은 광원 노출도를 계산할 수 있다.
무엇보다도, 영상 개선 장치(100)는 영상을 블럭 단위 및 픽셀 단위로 나누고, 나눠진 블럭 단위에 대하여 광원 노출도를 계산하며, 나눠진 픽셀 단위에 대하여 광원 노출도를 계산할 수 있다.
이를 위해, 영상 개선 장치(100)는 먼저 하기의 식 (1)를 이용하여 블럭 단위의 광원 노출도(S(x))를 계산할 수 있다.
Figure pat00011
....식(1)
식 (1)에서, I(i)(x)는 영상으로부터 픽셀 x의 적색(Red), 녹색(Green) 및 청색(Blue) 중 i번째 색상 채널의 값을 나타내고, Nx는 픽셀 x가 중심인 블록을 나타낸다.
반면, S110 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 계산된 블럭 단위의 광원 노출도에 대해 블록킹 현상(block artifact)을 극복하고자, 블록 단위의 광원 노출도를 정렬하고, 정렬된 블럭 단위의 광원 노출도(S(x))에 기초한 하기의 식 (2)를 이용하여 픽셀 단위의 광원 노출도(p(x))를 계산할 수 있다.
Figure pat00012
... 식 (2)
식 (2)에서, Iv(x)는 영상에서(으로부터) 픽셀 x의 밝기 값이고, λ는 반영 비율을 조정하는 계수를 나타낸다. 이로써 보다 정밀한 광원 노출도를 알 수 있게 된다.
S120 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 취득되거나 메모리(120)에 저장된 영상으로부터 고조도 트랙과 저조도 트랙으로 구분하여 고조도 트랙과 저조도 트랙을 추출할 수 있다.
고조도 트랙은 고조도 영상 영역들을 가리키고, 저조도 트랙은 저조도 영상 영역들을 가리킬 수 있다.
S120 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 추출된 고조도 트랙에 이미 획득한 광원 노출도, 예컨대 픽셀 단위의 광원 노출도를 적용하여 제1 전달 함수를 생성하고, 추출된 저조도 트랙에 이미 획득한 광원 노출도, 예컨대 픽셀 단위의 광원 노출도를 적용하여 제2 전달 함수를 생성할 수 있다.
여기서, S120 단계는 도 3에서와 같이 제1 전달 함수를 생성하기 위한 S121 단계 내지 S123 단계를 포함할 수 있다.
S121 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 픽셀 단위의 광원 노출도(p(x))를 반영한 하기의 식(3)을 이용하여 이미 추출된 고조도 트랙으로부터 고조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산(획득)할 수 있다.
Figure pat00013
... 식 (3)
식 (3)에서, w(x,q)는 p(x)*p(q)을 나타내고, Nx는 픽셀의 인근 영역을 나타내며, z는 정규화 상수를 나타낸다.
S122 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 전술한 식 (3)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 밝기 개선 요구 정도를 정규화할 수 있다.
S123 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화함으로써, 밝기 개선을 위한 제1 전달 함수를 비로소 획득(생성)할 수 있게 된다.
반면, S120 단계는 도 4에서와 같이 제2 전달 함수를 생성하기 위한 S124 단계 내지 S126 단계를 포함할 수 있다.
S124 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 픽셀 단위의 광원 노출도(p(x))를 반영한 하기의 식 (4)를 이용하여 이미 추출된 저조도 트랙으로부터 저조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산할 수 있다.
Figure pat00014
... 식 (4)
식 (4)에서, w(x,q)는 (1-p(x))*(1-p(q))을 나타내고, Nx는 픽셀의 인근 영역을 나타내며, 상기 z는 정규화 상수를 나타낸다.
S125 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 전술한 식 (4)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 밝기 개선 요구 정도를 정규화할 수 있다.
S126 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화함으로써, 밝기 개선을 위한 제2 전달 함수를 획득(생성)할 수 있다.
S130 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 전술한 바와 같이 제1 전달 함수와 제2 전달 함수가 생성되면, 생성된 제1 전달 함수를 영상에 다시 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 생성된 제2 전달 함수를 다시 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득할 수 있다.
이를 정리하면, 본 실시예는 광원 노출도를 이용하여 각 트랙에서 밝기 개선에 사용할 최적의 전달 함수들을 생성하고, 생성된 전달 함수들을 촬영된 영상에 적용함으로써, 영상의 밝기를 개선할 수 있다.
더 나아가, 본 실시예는 확률 기반의 두 트랙을 통해 고조도 영역의 정보가 온전히 보존된 영상('고조도 보존 영상'을 가리킴)과 저조도 영역의 밝기가 효과적으로 개선된 영상('저조도 개선 영상'을 가리킴)을 각각 얻을 수 있다.
마지막으로, S140 단계에서, 영상 개선 장치(100)는 이미 획득한 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 반영한 하기의 식 (5)를 이용하여 비로소 밝기 개선 영상을 획득할 수 있다.
Figure pat00015
.... 식 (5)
식 (5)에서, IL(x)는 저조도 개선 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타내고, IH(x)는 고조도 보존 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타낸다.
이상에서 설명된 안테나의 상태 진단 방법은 전술한 하드웨어 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
이와 같이, 본 실시예는 전달 함수 생성 기법을 통해 고조도 영역과 저조도 영역 각각의 개선에 특화된 전달 함수가 사용됨으로써, 저조도 영역의 개선 정도가 낮은 기존에 비해 저조도 영역의 효과적인 밝기 개선과 고조도 영역의 온전한 정보 보존을 동시에 달성할 수 있다.
<영상 개선 방법의 다른 예>
도 6은 일 실시예에 따른 영상 개선 방법의 다른 일례를 나타낸 순서도이고, 도 7은 도 6의 영상 개선 방법을 처리하는 영상 개선 장치의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이며, 도 8 및 도 9는 도 6의 영상 개선 방법의 S230 단계를 보다 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 7 내지 도 9는 도 6을 설명할 때 보조적으로 인용하기로 한다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 영상 개선 방법(S200)은 영상 개선 장치를 통해 촬영된 RGB 영상으로부터 영상 밝기 값에 해당하는 V 채널을 추출하고, 추출된 V 채널로부터 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위하여 S210 단계 내지 S250 단계를 포함한다.
영상 개선 장치(200)는 도 7에 도시된 바와 같이 카메라(50)가 설치된 차량(60)에 장착되어 카메라(50)와 연결되거나 카메라(70)가 설치된 이동 단말기와 같은 단말기(80)에 장착되어 카메라(70)와 연결될 수 있다.
그러나, 이에 한정되지 않으며, 밝은 영상이 필요한 단말기 또는 장치라면 본 실시예의 범주안에 포함될 수 있다.
이러한 영상 개선 장치(200)는 이하에서 설명될 영상 개선 방법을 처리하거나 제어하는 프로세서(210, 또는 CPU)와, 상기 프로세서(210)에 의해 처리된 데이터를 저장하는 메모리(220), 입출력 인터페이스(230) 및 카메라 인터페이스(240)와 같은 모듈들을 포함할 수 있다.
이러한 각 구성들은 도 1에서 충분히 설명하였기에 그 설명은 생략하기로 한다. 그러나, 본 실시예에서도 동일하게 적용될 수 있다.
이하에서는, 영상 개선 장치(200)의 프로세서(210)를 통해 제어되거나 처리(수행)되는 영상 개선 방법의 S110 단계 내지 S140 단계에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
먼저, S210 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 카메라(40, 70) 등을 이용하여 촬영된 RGB 영상을 취득하고, 이을 메모리(220)에 저장할 수 있다.
취득된 RGB 영상은 카메라(40,70)로부터 취득되는 것에 한정되지 않으며, 예컨대 사용자 인터페이스를 통해 입력된 RGB 영상을 취득한 것일 수도 있다.
S210 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 저장되거나 취득된 RGB 영상으로부터 HSV 영상('HSV 영상 채널'이라고도 함)으로 변환하고, 변환된 HSV 영상에서 V 채널 영상만을 추출하여 메모리(220)에 저장할 수 있다.
HSV 영상은 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 진하기(Value)의 좌표를 써서 특정한 색을 지정한 영상을 의미하며, V 채널 영상은 HSV 중 V에 해당하는 영상의 밝기 값을 의미할 수 있다.
S220 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 V 채널 영상으로부터 광원의 노출 정도(노출 확률을)를 나타내는 광원 노출도를 계산할 수 있다.
바람직하게는, 픽셀의 밝기값과 지역적 정보를 함께 고려하여 정확도 높은 광원 노출도를 계산할 수 있다.
무엇보다도, 영상 개선 장치(200)는 V 채널 영상을 블럭 단위 및 픽셀 단위로 나누고, 나눠진 블럭 단위에 대하여 광원 노출도를 계산하며, 나눠진 픽셀 단위에 대하여 광원 노출도를 계산할 수 있다.
이를 위해, 영상 개선 장치(200)는 먼저 하기의 식 (6)을 이용하여 블럭 단위의 광원 노출도(S(x))를 계산할 수 있다.
Figure pat00016
....식(6)
식 (6)에서, I(i)(x)는 영상으로부터 픽셀 x의 적색(Red), 녹색(Green) 및 청색(Blue) 중 i번째 색상 채널의 값을 나타내고, Nx는 픽셀 x가 중심인 블록을 나타낸다.
반면, S220 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 계산된 블럭 단위의 광원 노출도에 대해 블록킹 현상(block artifact)을 극복하고자, 블록 단위의 광원 노출도를 정렬하고, 정렬된 블럭 단위의 광원 노출도(S(x))에 기초한 하기의 식 (7)를 이용하여 픽셀 단위의 광원 노출도(p(x))를 계산할 수 있다.
Figure pat00017
... 식 (7)
식 (7)에서, Iv(x)는 V 채널 영상에서(으로부터) 픽셀 x의 밝기 값이고, λ는 반영 비율을 조정하는 계수를 나타낸다. 이로써 보다 정밀한 광원 노출도를 알 수 있게 된다.
S230 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 취득되거나 메모리(220)에 저장된 V 채널 영상으로부터 고조도 트랙과 저조도 트랙으로 구분하여 고조도 트랙과 저조도 트랙을 추출할 수 있다.
고조도 트랙은 고조도 영상 영역들을 가리키고, 저조도 트랙은 저조도 영상 영역들을 가리킬 수 있다.
S230 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 추출된 고조도 트랙에 이미 획득한 광원 노출도, 예컨대 픽셀 단위의 광원 노출도를 적용하여 제1 전달 함수를 생성하고, 추출된 저조도 트랙에 이미 획득한 광원 노출도, 예컨대 픽셀 단위의 광원 노출도를 적용하여 제2 전달 함수를 생성할 수 있다.
여기서, S230 단계는 도 8에서와 같이 제1 전달 함수를 생성하기 위하여, S231 단계 내지 S233 단계를 포함할 수 있다.
S231 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 픽셀 단위의 광원 노출도(p(x))를 반영한 하기의 식(8)을 이용하여 이미 추출된 고조도 트랙으로부터 고조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산(획득)할 수 있다.
Figure pat00018
... 식 (8)
식 (8)에서, w(x,q)는 p(x)*p(q)을 나타내고, Nx는 픽셀의 인근 영역을 나타내며, z는 정규화 상수를 나타낸다.
S232 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 전술한 식 (8)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 밝기 개선 요구 정도를 정규화할 수 있다.
S233 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화함으로써, 밝기 개선을 위한 제1 전달 함수를 비로소 획득(생성)할 수 있게 된다.
반면, S230 단계는 도 9에서와 같이 제2 전달 함수를 생성하기 위하여, S234 단계 내지 S236 단계를 포함할 수 있다.
S234 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 픽셀 단위의 광원 노출도(p(x))를 반영한 하기의 식 (9)를 이용하여 이미 추출된 저조도 트랙으로부터 저조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산할 수 있다.
Figure pat00019
... 식 (9)
식 (9)에서, w(x,q)는 (1-p(x))*(1-p(q))을 나타내고, Nx는 픽셀의 인근 영역을 나타내며, 상기 z는 정규화 상수를 나타낸다.
S235 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 전술한 식 (9)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 밝기 개선 요구 정도를 정규화할 수 있다.
S236 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화함으로써, 밝기 개선을 위한 제2 전달 함수를 획득(생성)할 수 있다.
S240 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 전술한 바와 같이 제1 전달 함수와 제2 전달 함수가 생성되면, 생성된 제1 전달 함수를 V 채널 영상에 다시 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 생성된 제2 전달 함수를 다시 V 채널 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득할 수 있다.
이를 정리하면, 본 실시예는 광원 노출도를 이용하여 각 트랙에서 밝기 개선에 사용할 최적의 전달 함수들을 생성하고, 생성된 전달 함수들을 V 채널 영상에 적용함으로써, 영상의 밝기를 개선할 수 있다.
더 나아가, 본 실시예는 확률 기반의 두 트랙을 통해 고조도 영역의 정보가 온전히 보존된 영상('고조도 보존 영상'을 가리킴)과 저조도 영역의 밝기가 효과적으로 개선된 영상('저조도 개선 영상'을 가리킴)을 각각 얻을 수 있다.
마지막으로, S250 단계에서, 영상 개선 장치(200)는 이미 획득한 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 반영한 하기의 식 (10)를 이용하여 비로소 밝기 개선 영상을 획득할 수 있다.
Figure pat00020
.... 식 (10)
식 (10)에서, IL(x)는 저조도 개선 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타내고, IH(x)는 고조도 보존 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타낸다.
이상에서 설명된 안테나의 상태 진단 방법은 전술한 하드웨어 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
이와 같이, 본 실시예는 전달 함수 생성 기법을 통해 고조도 영역과 저조도 영역 각각의 개선에 특화된 전달 함수가 사용됨으로써, 저조도 영역의 개선 정도가 낮은 기존에 비해 저조도 영역의 효과적인 밝기 개선과 고조도 영역의 온전한 정보 보존을 동시에 달성할 수 있다.
이상에서 설명된 영상 개선 방법들은 전술한 하드웨어 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다.
언급된 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭 티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
이상에서와 같이, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.
10, 30, 50, 70 : 카메라 20,60 : 차량
40, 80 : 단말기 100, 200 : 영상 개선 장치
110, 210 : 프로세서 120, 220 : 메모리
130, 230 : 입출력 인터페이스 140, 240 : 카메라 인터페이스

Claims (20)

  1. 영상 개선 장치를 통해 촬영된 영상으로부터 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위한 방법으로서,
    상기 영상으로부터 광원의 노출 정도를 나타낸 광원 노출도를 계산하는 단계;
    상기 영상으로부터 추출된 고조도 트랙과 저조도 트랙에 상기 계산된 광원 노출도를 각각 적용하여 제1 전달 함수 및 제2 전달 함수를 생성하는 단계;
    상기 생성된 제1 전달 함수를 상기 영상에 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 상기 생성된 제2 전달 함수를 상기 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 병합하여 밝기 개선 영상을 획득하는 단계
    를 포함하는 영상 개선 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 광원 노출도는,
    상기 블럭 단위의 광원 노출도 및 픽셀 단위의 광원 노출도를 포함하는 영상 개선 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 블럭 단위의 광원 노출도는, 하기의 식(1)에 의해 계산되는 영상 개선 방법.
    Figure pat00021
    ....식(1)
    상기 I(i)(x)는 상기 영상으로부터 픽셀 x의 Red, Green 및 Blue 중 i번째 색상 채널의 값이며, Nx는 픽셀 x가 중심인 블록을 나타냄.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 픽셀 단위의 광원 노출도는, 하기의 식(2)에 의해 계산되는 영상 개선 방법.
    Figure pat00022
    ... 식 (2)
    상기 Iv(x)는 상기 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, λ는 반영 비율을 조정하는 계수를 나타냄.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식(3)을 이용하여 상기 고조도 트랙으로부터 고조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계
    를 포함하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00023
    ... 식 (3)
    상기 w(x,q)는 p(x)*p(q)이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타냄.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 식 (3)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계
    를 더 포함하는 영상 개선 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제1 전달 함수를 획득하는 단계
    를 더 포함하는 영상 개선 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식 (4)를 이용하여 상기 저조도 트랙으로부터 저조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계
    를 포함하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00024
    ... 식 (4)
    상기 w(x,q)는 (1-p(x))*(1-p(q))이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타냄.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 식 (4)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계
    를 더 포함하는 영상 개선 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제2 전달 함수를 획득하는 단계
    를 더 포함하는 영상 개선 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 밝기 개선 영상을 획득하는 단계는, 하기의 식 (5)를 통해 밝기 개선 영상이 획득되는 영상 개선 방법.
    Figure pat00025
    .... 식 (5)
    상기 IL(x)는 상기 저조도 개선 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, 상기 IH(x)는 상기 고조도 보존 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타냄.
  12. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 영상 개선 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  13. 영상 개선 장치를 통해 촬영된 RGB 영상으로부터 극저조도 영상의 밝기를 개선하기 위한 방법으로서,
    상기 RGB 영상으로부터 HSV 영상으로 변환하고, 변환된 HSV 영상에서 V 채널 영상만을 추출하는 단계;
    상기 V 채널 영상으로부터 광원의 노출 정도를 나타낸 광원 노출도를 계산하는 단계;
    상기 V 채널 영상으로부터 추출된 고조도 트랙과 저조도 트랙에 상기 계산된 광원 노출도를 각각 적용하여 제1 전달 함수 및 제2 전달 함수를 생성하는 단계;
    상기 생성된 제1 전달 함수를 상기 V 채널 영상에 적용하여 고조도 보존 영상을 획득하고, 상기 생성된 제2 전달 함수를 상기 V 채널 영상에 적용하여 저조도 개선 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 고조도 보존 영상과 저조도 개선 영상을 병합하여 상기 V 채널 영상의 밝기 개선 영상을 획득하는 단계
    를 포함하는 영상 개선 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 광원 노출도는,
    상기 블럭 단위의 광원 노출도 및 픽셀 단위의 광원 노출도를 포함하는 영상 개선 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 블럭 단위의 광원 노출도는, 하기의 식(6)에 의해 계산되는 영상 개선 방법.
    Figure pat00026
    ....식(6)
    상기 I(i)(x)는 상기 V 채널 영상으로부터 픽셀 x의 Red, Green 및 Blue 중 i번째 색상 채널의 값이며, Nx는 픽셀 x가 중심인 블록을 나타냄.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 픽셀 단위의 광원 노출도는, 하기의 식(7)에 의해 계산되는 영상 개선 방법.
    Figure pat00027
    ... 식 (7)
    상기 Iv(x)는 상기 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, λ는 반영 비율을 조정하는 계수를 나타냄.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제1 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식 (8)를 이용하여 상기 고조도 트랙으로부터 고조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계;
    상기 식 (8)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계; 및
    상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제1 전달 함수를 획득하는 단계
    를 포함하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00028
    ... 식 (8)
    상기 w(x,q)는 p(x)*p(q)이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타냄.
  18. 제16항에 있어서,
    제4항에 있어서,
    상기 제2 전달 함수를 생성하는 단계는,
    상기 픽셀 단위의 광원 노출도에 기초한 하기의 식 (9)을 이용하여 상기 저조도 트랙으로부터 저조도 영역 중심의 밝기 개선 요구 정도를 계산하는 단계;
    상기 식 (9)에 의해 계산된 밝기 개선 요구 정도를 순차적으로 누적하여 0 내지 255의 값을 가지도록 상기 밝기 개선 요구 정도를 정규화하는 단계; 및
    상기 정규화된 밝기 개선 요구 정도에 항등 함수를 더하여 다시 정규화한 후, 상기 제2 전달 함수를 획득하는 단계
    를 포함하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00029
    ... 식 (9)
    상기 w(x,q)는 (1-p(x))*(1-p(q))이고, Nx는 픽셀의 인근 영역이며, 상기 z는 정규화 상수를 나타냄.
  19. 제13항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 밝기 개선 영상을 획득하는 단계는, 하기의 식 (10)을 통해 밝기 개선 영상이 획득되는 영상 개선 방법.
    Figure pat00030
    .... 식 (10)
    상기 IL(x)는 상기 저조도 개선 영상에서 픽셀 x의 밝기 값이고, 상기 IH(x)는 상기 고조도 보존 영상에서 픽셀 x의 밝기 값을 나타냄.
  20. 제13항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 영상 개선 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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